Codifica agentica: la pratica di utilizzare l'intelligenza artificiale autonoma agenti per pianificare, scrivere, testare e iterare sul software, spostato dalle dimostrazioni di ricerca ai flussi di lavoro pratici degli sviluppatori nel 2024-2025. Con l'arrivo di ottobre 2025 di Claude Haiku 4.5, Anthropic ha fornito un modello esplicitamente ottimizzato per agentico Carichi di lavoro: rapidi, convenienti e ottimizzati per l'orchestrazione di sub-agenti e attività di "utilizzo del computer" (ad esempio, strumenti di gestione, editor, CLI). Questa guida consolida le ultime novità, note sulle funzionalità, ricette pratiche e best practice di governance, in modo che sviluppatori e responsabili dell'ingegneria possano adottare la codifica agentica in modo responsabile ed efficace nel 2025.
Che cosa è la “codifica agentica” (orchestrazione, subagenti)?
Codifica agentica si riferisce a modelli di utilizzo LLM in cui il modello non solo scrive codice, ma coordina anche azioni, richiama strumenti, gestisce risultati intermedi e gestisce sottoattività in modo autonomo come parte di un flusso di lavoro più ampio. In pratica, ciò significa che il modello può agire come un "agente programmatore" che pianifica una sequenza di passaggi, delega il lavoro a subagenti/strumenti e utilizza i loro output per produrre un artefatto finale. Anthropic e altri stanno esplicitamente sviluppando modelli e framework di strumenti per supportare questo stile.
Orchestrazione vs subagenti
- Orchestrator: Un controller (un essere umano, un modello di agente dedicato come Sonnet 4.5 o un programma leggero) che scompone un'attività complessa in sottoattività discrete, le assegna ai subagenti e assembla i risultati. L'orchestratore mantiene lo stato globale e applica le policy (sicurezza, budget).
- Subagenti: Piccoli lavoratori focalizzati (spesso modelli più leggeri come Haiku 4.5 o persino moduli di codice deterministici) che gestiscono singole sottoattività, ad esempio riepilogo, estrazione di entità, codifica, chiamata API o convalida di output.
L'utilizzo di Claude Haiku 4.5 come subagente (il codificatore) e di un modello di ragionamento più forte come orchestratore è una soluzione progettuale comune ed economica: l'orchestratore pianifica, mentre Haiku implementa rapidamente ed economicamente numerose piccole operazioni parallelizzabili.
Perché è importante adesso
Diversi fattori hanno contribuito a rendere pratica la codifica agentica nel 2025:
- Modelli ottimizzati per utilizzo del computer, con una maggiore affidabilità per l'invocazione, il test e l'orchestrazione degli strumenti.
- Miglioramenti nella latenza e nei costi che consentono di eseguire più istanze dell'agente in parallelo.
- Ecosistemi di strumenti (API, sandbox, integrazioni CI/CD) che consentono agli agenti di operare in modo controllato e osservabile.
Claude Haiku 4.5 è stato esplicitamente posizionato per sfruttare queste tendenze offrendo un equilibrio tra velocità, costi e competenza di codifica adatto all'orchestrazione dei sub-agenti.
Modello mentale (schema comune): Pianificatore → Operatore/i → Valutatore. Il pianificatore suddivide un obiettivo in attività; i subagenti operatori eseguono le attività (spesso in parallelo); un valutatore verifica e accetta o richiede perfezionamenti.
Claude Haiku 4.5 — Novità per gli sviluppatori
Anthropic ha rilasciato Claude Haiku 4.5 nell'ottobre 2025 come modello ad alta produttività ed economico, ottimizzato per la codifica, l'utilizzo di computer e attività agentiche. La versione si concentra sul miglioramento della velocità e del costo per token, preservando al contempo prestazioni di codifica elevate e ragionamento multi-step, proprietà essenziali per flussi di lavoro agentiche pratici in cui numerose chiamate di strumenti brevi e cicli sono la norma. Haiku 4.5 si posiziona come l'opzione più economica nel livello Haiku di Anthropic, garantendo al contempo prestazioni importanti a livello di attività per codice e attività agentiche. Il modello è stato reso disponibile tramite API, consentendo agli sviluppatori di integrarlo in sistemi di integrazione continua (CI), strumenti in-IDE e orchestratori lato server.
Parametri di riferimento e prestazioni pratiche
Tra le metriche principali: Claude Haiku 4.5 ha ottenuto ottimi punteggi nei benchmark di codifica come SWE-bench Verified (riportato a circa il 73.3% nei materiali Anthropic) e ha mostrato notevoli miglioramenti nell'"uso del computer" (attività basate su strumenti) rispetto alle precedenti versioni di Haiku. Claude Haiku 4.5 eguaglia Sonnet 4 in molte attività di sviluppo, offrendo al contempo compromessi tra costi e prestazioni che lo rendono interessante per sistemi agentici scalabili.
Caratteristiche principali di Claude Haiku 4.5 che consentono la codifica agentica
Profilo di velocità e costo ottimizzato per loop e chiamate di strumenti: I cicli agentici in genere comportano numerose chiamate di modello brevi (pianificazione → chiamata allo strumento → valutazione → ripianificazione). Haiku 4.5 enfatizza la produttività e riduce i costi dei token, consentendo di eseguire più iterazioni a costi contenuti. Questo è essenziale quando l'orchestratore genera sub-agenti per test, linting o creazione di rami sperimentali.
Codifica abbreviata più efficace e “uso del computer”: Haiku 4.5 è ottimizzato per prestazioni ottimali nei benchmark di codifica e nelle attività che simulano l'utilizzo di un computer (esecuzione di comandi shell, modifica di file, interpretazione di log). Questo lo rende più affidabile per gli script di automazione in cui l'LLM legge gli output, decide i passaggi successivi ed emette comandi di follow-up. Utilizzate questa funzionalità per automatizzare i cicli di triage, scaffolding e test-fix.
Disponibilità di API ed ecosistema: Haiku 4.5 è accessibile tramite API (ad esempio CometaAPI ) e tramite partner cloud (ad esempio, Vertex AI e Bedrock listings), che semplificano l'integrazione con pipeline CI/CD esistenti, orchestratori containerizzati e servizi cloud. Avere un'interfaccia programmatica stabile riduce la fragilità del codice di colla e consente una limitazione della velocità, dei tentativi e dell'osservabilità coerenti.
Modelli di orchestrazione multi-agente che funzionano bene con Haiku 4.5
Quando Haiku 4.5 è il tuo strumento economico e veloce, si distinguono diversi modelli di orchestrazione collaudati.
1) Orchestrazione gerarchica (padrone/lavoratori)
Come funziona: Pianificatore di alto livello (Sonnet) → dispatcher di medio livello (orchestratore Haiku) → pool di worker (Haikus + codice deterministico). Un orchestratore con capacità più elevate (ad esempio, Sonnet 4.5) produce un piano e assegna i passaggi a molti worker Haiku 4.5. Il master aggrega i risultati ed esegue il ragionamento finale o i controlli di accettazione.
Quando usare: Compiti complessi che richiedono occasionalmente ragionamenti di frontiera (progettazione, decisioni politiche) ma molta esecuzione di routine. Questo è esplicitamente raccomandato da Anthropic come modello produttivo.
2) Task-Farm / Pool di lavoratori
Come funziona: Un gruppo di lavoratori Haiku identici estrae le attività da una coda e le esegue in modo indipendente. L'orchestratore monitora i progressi e riassegna le attività non riuscite.
Quando usare: Carichi di lavoro ad alta produttività come la sintesi di documenti in batch, l'etichettatura di set di dati o l'esecuzione di test unitari su più percorsi di codice. Questo modello sfrutta la velocità e i bassi costi di Haiku.
3) Pipeline (trasformazioni a fasi)
Come funziona: I dati fluiscono attraverso fasi ordinate, ad esempio: acquisizione → normalizzazione (Haiku) → arricchimento (strumenti esterni) → sintesi (Sonnet). Ogni fase è piccola e specializzata.
Quando usare: ETL multi-step o generazione di contenuti in cui modelli/strumenti diversi sono ideali per fasi diverse.
4) MapReduce / MapMerge
Come funziona: Mappa: molti worker Haiku elaborano diversi frammenti di input. Riduci: l'orchestratore (o un modello più potente) unisce e risolve i conflitti.
Quando usare: Analisi di corpora di testo di grandi dimensioni, controllo qualità su larga scala o sintesi multi-documento. Utile quando si desidera preservare le codifiche locali per la tracciabilità, ma è necessario un riepilogo globale o una classificazione calcolata solo occasionalmente dal modello più costoso.
5) Ciclo di valutazione (QA + revisione)
Come funziona: Haiku genera un output; un altro worker Haiku o un valutatore Sonnet lo confronta con una checklist. Se l'output non riesce, il programma torna indietro.
Quando usare: Attività sensibili alla qualità in cui il perfezionamento iterativo è più economico rispetto all'utilizzo del solo modello di frontiera.
Architettura di sistema: una pragmatica codifica proxy configurazione con Haiku
Un'architettura di riferimento compatta (componenti):
- Gateway API / Edge: riceve le richieste degli utenti; esegue l'autorizzazione/limitazione della velocità.
- Preprocessore (Haiku): pulisce, normalizza, estrae campi strutturati e restituisce un oggetto attività codificato (JSON) — il codifica proxy.
- Orchestrator (Sonnet/modello superiore o motore di regole leggero): consuma attività codificate e decide quali sottoattività generare o se gestire la richiesta stessa.
- Pool di lavoratori (istanze Haiku): Gli agenti Haiku paralleli eseguono le sottoattività assegnate (ricerca, riepilogo, generazione di codice, semplici chiamate di strumenti).
- Valutatore / Quality Gate (Sonetto o Haiku): verifica gli output e richiede perfezionamenti se necessario.
- Livello di utensili: connettori per database, ricerca, sandbox di esecuzione del codice o API esterne.
Il comportamento migliorato di "orchestrazione dei sub-agenti" di Haiku 4.5 lo rende adatto a questa composizione: la sua velocità di risposta e il suo profilo di costo consentono di eseguire più worker contemporaneamente per esplorare diverse implementazioni in parallelo. Questa configurazione tratta Haiku come codificatore proxy veloce e worker di esecuzione, riducendo la latenza e i costi, mantenendo Sonnet per la pianificazione/valutazione più impegnativa.
Considerazioni su strumenti e calcolo
- Utilizzo del computer in modalità sandbox: Fornire agli agenti shell controllate o ambienti containerizzati per eseguire test e creare artefatti. Limitare l'accesso alla rete e montare solo i repository necessari.
- Provenienza: Ogni azione dell'agente dovrebbe produrre log e diff firmati per mantenere la spiegabilità e consentire i rollback.
- Parallelismo: L'avvio di più worker aumenta la copertura (implementazioni diverse), ma richiede un'orchestrazione per riconciliare le patch in conflitto.
- Budget delle risorse: Utilizzare Haiku 4.5 per il "ciclo interno" (iterazione rapida) e riservare i modelli più pesanti per la revisione finale del codice o l'analisi architettonica, se necessario.
Wrapper per utensili e adattatori di capacità
Non esporre mai le API di sistema raw direttamente ai prompt del modello. Incapsula gli strumenti in adattatori ristretti ed espliciti che convalidano gli input e sanificano gli output. Esempi di responsabilità degli adattatori:
- Convalida i comandi per le operazioni consentite
- Applicare limiti di risorse/tempo
- Tradurre gli errori di basso livello in JSON strutturato per il valutatore
Esempio minimo funzionante: Python (asincrono)
Di seguito è riportato un minimo, pratico Esempio Python che dimostra un modello gerarchico: Sonnet come pianificatore, Haiku worker come esecutori. Utilizza l'SDK Python ufficiale di Anthropic per le chiamate di messaggistica (vedi la documentazione dell'SDK). Sostituisci ANTHROPIC_API_KEY con la tua variabile d'ambiente. Puoi anche usare l'API di CometAPI: API di Claude Haiku 4.5 e al Claude Sonetto 4.5 APIIl prezzo per chiamare l'API con CometAPI è scontato del 20% rispetto al prezzo ufficiale. Il prezzo per chiamare l'API con CometAPI è scontato del 20% rispetto al prezzo ufficiale. È sufficiente sostituire la chiave con CHIAVE CometAPI ottenuta chiamare.
Note: questo esempio è volutamente piccolo e presenta una combinazione sincrona/asincrona per maggiore chiarezza. In produzione, aggiungerete una solida gestione degli errori, nuovi tentativi, gestione dei segreti e una coda di attività (ad esempio, Redis/RQ, Celery o AWS SQS).
# minimal_haiku_orchestrator.py
# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic
ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")
# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)
PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929" # high-capability planner
WORKER_MODEL = "claude-haiku-4-5" # fast, cheap worker
client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)
async def plan(user_request: str) -> list:
prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=800,
)
text = resp.content.strip()
# naive parse: planner is expected to return JSON
import json
try:
steps = json.loads(text)
except Exception:
# fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text
steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
return steps
async def worker_execute(step):
# Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata
system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
resp = await client.messages.create(
model=WORKER_MODEL,
messages=[
{"role": "system", "content": system},
{"role": "user", "content": prompt},
],
max_tokens=512,
)
# parse one-line JSON or fallback to raw
import json
txt = resp.content.strip()
try:
data = json.loads(txt)
except Exception:
data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
return data
async def evaluate_and_merge(results):
# Use Sonnet again to do final synthesis/QA
combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
resp = await client.messages.create(
model=PLANNER_MODEL,
messages=,
max_tokens=600,
)
return resp.content.strip()
async def orchestrate(user_request: str):
steps = await plan(user_request)
# run workers in parallel (bounded parallelism recommended)
sem = asyncio.Semaphore(8) # at most 8 concurrent Haiku workers
async def guarded(step):
async with sem:
return await worker_execute(step)
results = await asyncio.gather(*)
final = await evaluate_and_merge(results)
return final
if __name__ == "__main__":
import sys
req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
out = asyncio.run(orchestrate(req))
print("FINAL OUTPUT:\n", out)
In breve, cosa fa:
Sonnet pianifica il lavoro (passaggi JSON). Haiku esegue ogni passaggio contemporaneamente. Sonnet quindi sintetizza/valida i risultati. Questo è il metodo canonico. pianificatore→lavoratore→valutatore ciclo. Il codice utilizza l'SDK di Anthropic Python (anthropic), i cui esempi e client asincroni mostrano lo stesso messages.create interfaccia.
Come accedere all'API di Claude Haiku 4.5
CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.
Gli sviluppatori possono accedere API di Claude Haiku 4.5 tramite CometAPI, l'ultima versione del modello è sempre aggiornato con il sito ufficiale. Per iniziare, esplora le capacità del modello nel Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API. CometaAPI offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.
Pronti a partire? → Iscriviti oggi a CometAPI !
Se vuoi conoscere altri suggerimenti, guide e novità sull'IA seguici su VK, X e al Discordia!
Conclusione
utilizzando Claude Haiku 4.5 Come un veloce codificatore/worker proxy, sblocca sistemi multi-agente a bassa latenza e convenienti. Il modello pratico consiste nel lasciare che un modello con capacità più elevate orchestri e valuti mentre migliaia di worker Haiku eseguono il lavoro pesante di routine in parallelo. L'esempio minimo in Python sopra riportato dovrebbe essere un punto di partenza: adattalo alla tua coda di produzione, al monitoraggio e al set di strumenti per creare pipeline agentiche robuste, sicure e scalabili.